基于声发射与小波包理论的压力管道泄漏检测

采用声发射技术与小波包理论相结合的方法对管道泄漏点实现了精确定位．首先，对2个声发射传感器采集的数据信号运用小波包分解并重构得到不同频段数据．然后，对2个传感器分解信号的同一频段做互相关分析，比较并选取相关系数最大值对应的时间代入定位公式就得到了泄漏点的位置．通过数字仿真对比表明，该方法优于直接相关定位法，具有较强的抗噪声能力，提高了信噪比．实际测试结果表明，该方法具有高于94％的定位精度，可以用于实验压力管道泄漏的检测与在线监测中。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

基于提升小波包最优基变换的缸盖振动信号降噪研究

给出了一种基于提升小波包最优基变换的发动机缸盖振动信号降噪方法,给出了提升小波包变换公武,介绍基于最佳基分解的闭值降噪方法,并介绍了阚值的具体选择方法.将信号通过提升小波快速分解,对小波包系数进行阈值量化,用阈值量化后的系数对原信号重构,达到降噪的日的.通过计算仿真和实验,验证了方法的有效性.     

声发射检测技术在管道泄漏信号识别中的应用

对基于声发射技术的管道泄漏检测这一新方法进行了实验研究。从声发射技术的基本理论入手,分析了声发射技术的特点及检测原理,掌握了声发射信号的分析处理方法及源定位技术,然后进一步将声发射检测技术应用于输油管道的泄漏检测,建立了管道泄漏声发射检测模型,并建立了两种泄漏定位模型。对整个检测系统进行了设计,并进行了管道泄漏声发射实验,对管道泄漏声发射信号的特征进行了分析和提取,为进一步的实验研究及现场应用打下基础。     

小波包变换在煤与瓦斯突出预测中的应用

针对目前滤噪技术不能很好地使声发射监测得以准确预报的情况,进行了基于小波包变换的去噪研究.该研究利用信号的小波包分析、计算和最优小波包基选取的方法,通过计算机数值计算,模拟了强噪声下声发射信号检测,并通过Sym8小波包与小波变换去噪的比较,证明前者优于后者.用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了预警准确性.     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.     

改进BP神经网络在管道泄漏检测中的应用

管道泄漏检测和定位在管道的安全生产中占有重要的位置.本文将用小波包分解技术提取的管道泄漏检测系统特征信号作为神经网络的输入,建立管道运行状态的神经网络分类器,根据输出对管道的运行状态进行识别.利用小波变换特性提取压力传感器的信号奇异点,根据负压力波定位法对管道泄漏点定位,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于SPIHT编码的管道泄漏检测数据压缩方法

针对油气管道泄漏检测数据的压缩问题,首次提出基于小波变换的多级树集合分裂编码(SPIHT)的泄漏检测数据压缩方法。该方法主要是利用原始信号在各尺度下小波变换系数的自相似性,优先传送绝对值较大的小波系数,再传送绝对值相对较小的作为非重要系数以得到更高的压缩倍数和更小的重构误差。应用该方法对实际泄漏检测数据进行压缩,实验结果表明:在不大于1%的均方根误差下,压缩前和压缩后数据的压缩倍数相差达到28,比用EZW算法和算术编码相结合的方法提高了12倍,更多地节省了泄漏检测数据的存储空间。     

基于Fourier变换离散化的连续小波变换频域算法

对于固定的尺度,小波变换是待分析信号与小波基函数的线性卷积。当小波基函数的Fourier变换有显式表达式时,利用其Fourier变换进行线性卷积称为小波变换的频域计算方法。由于线性卷积的长度大于信号的长度,因此,选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数也是一个亟需回答的问题。本文利用Fourier变换的离散化和离散Fourier变换的关系由小波变换时域算法推导了小波变换频域算法,证明了时域算法与频域算法的等价性;解释了这两种方法分别应该选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数;分析了频域算法产生边界效应的原因;给出了频域算法中参数的选取方法,以便克服边界效应。时间复杂度分析以及数值实验均表明了频域算法至少比时域算法减少了1/3的运行时间。     

构造紧密小波标架基的充分必要条件

设{hm,n,m,n∈Z}是一个平方可积函数h经平移和伸缩而生成的紧密正规小波标架,证明了构造紧密小波标架基的必要且充分条件.     

小波图像压缩中滤波器的选择

选择滤波器时，通常考虑正交性、对称性、正则性、支撑集和消失矩阶数等滤波器本身的性质，却很少将他们与图像纹理特征、压缩比等因素综合起来考虑。针对上述问题，对多种常见滤波器，采用相同的自适应量化编码方法进行实验、研究并分析了选择滤波器对一些影响因素，解决了小波图像压缩过程中滤波器的选择问题。     

一种小波去噪方法的几点改进

Mihcak M.K,IEEE Signal Processing L etters,1996 ,6 (12 ) :30 0 30 3提出了小波去噪方法 L AWML(L AWMAP) ,并得到了非常好的去噪效果。该文针对其过保留小系数的特点提出了引入阈值处理以减少重建毛刺和提高去噪后信号的压缩率 ;根据小波系数子带能量分布的特点 ,提出对不同尺度不同子带选择不同邻域来提高方差估计的准确性 ;根据子带的方向选择性 ,提出用长方形代替正方形邻域的改进方案。通过实验证明了这些改进可以有效地弥补原先 L AWML (L AWMAP)方法的不足 ,得到更好的去噪效果.     

L2(Rn)上连续小波变换及小波框架算子的一些性质

考察了L^2(R^n)上连续小波变换及小波框架算子,得到了它们的一些性质,并给出了严格证明,弥补了有关文献的不足．     

子空间MRA小波的一个刻画

通过相关定理及构造方法,研究了小波函数与多分辨分析的关系,重点研究了MRA小波及MRA小波集存在的条件.特别是在上述研究方法的基础上,通过构造演绎的方法构造出了MRA小波集,继而通过基本小波集理论给出了相应的MRA小波,由此得出了MRA小波存在的充要条件及形式.     

新型小波变换的数字水印算法

目前已有很多基于离散小波变换或小波包的数字水印算法,但很少讨论到运用提升小波、组合小波这类新型小波的思想。文章首先对基于小波变换的数字水印算法做了概要性的介绍,然后提出运用提升小波、组合小波的新算法,并讨论了其研究方向和应用前景。     

连续小波变换中允许小波的对偶小波

研究了连续小波变换中允许小波的对偶小波，给出了对偶小波的等价条件以及允许小波的对偶小波的表示。     

基于时间变化的小波包对信号压缩的研究

本文提出了一种基于时间变化的小波包对信号进行压缩和角压的方法。通过引入一个变换,能够把任意位的信号压缩到相要的结果。作者模拟了多种信号,得到了比较好的结果。     

关于双正交尺度函数的一个充要条件

给出了双正交刻划的一个改进形式 ,它是一个充要条件 ,将正交情形的刻划结果作为特款包含于其中 ,从而把正交与双正交情形统一起来     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.